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Wild-Places · csiro-robotics

🏞️ [IEEE ICRA2023] Le référentiel officiel de l'article "Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments" À paraître en 2023 IEEE International…

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Capture d'écran de la ressource · capturée 2026-10-10 · révisé visuellement

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🏞️ [IEEE ICRA2023] Le référentiel officiel de l'article "Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments" À paraître en 2023 IEEE International…

Objectif de l'éditeur : 🏞️ [IEEE ICRA2023] Le référentiel officiel de l'article "Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments" À paraître à la Conférence internationale de l'IEEE 2023 sur la robotique et l'automatisation (ICRA)

Examinez la carte de données, le mode de réalisation, le schéma, les conditions de collecte et la licence spécifique à l'ensemble de données avant utilisation. L'accès aux données et l'adéquation à une configuration de formation particulière nécessitent une confirmation séparée.

Informations sur le projet

Mainteneur
csiro-robotics
Langue principale
Python
Licence de code de référentiel
Non précisé
Licence de poids modèle
Non enregistré
Licence de jeu de données
Non enregistré
Licence de conception de matériel
Non enregistré
Entretien
Non archivé dans les dernières métadonnées enregistrées
Dernière poussée du référentiel observée
2026-03-04

Les licences de code ne couvrent pas automatiquement les poids des modèles, les ensembles de données ou les conceptions matérielles. Les détails de licence non enregistrés nécessitent une confirmation auprès de l'éditeur.

Rubriques documentaires

  • Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments
  • Contenu
  • Updates
  • Download Instructions
  • Benchmarking
  • Pre-trained Model Checkpoints

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